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[大数据/人工智能] 做架构必知的人工智能

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发表于 2024-7-1 10:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
1.人工智能概述和特征提取?

2.线性回归1:第一个模型,用来进行数值预测

3.线性回归2:从傻瓜到只能,梯度下降法学习法

4.线性回归3:突破瓶颈,模型效果的提升

5.逻辑回归1:猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型

6.逻辑回归2:损失函数推到解析和特征选择优化

7.逻辑回归3:到底好不好?模型评价指标讲解

8.逻辑回归4:让模型看的更准更稳,正则优化

9.逻辑回归5:让学习更高效,数值优化和一只看不见的手

10.朴索贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效

11.支持向量机SVM1:曾经的分类王者

12.SVM2:昔日辉煌,传统方法顶峰详解

13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律

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发表于 2024-7-10 17:12:33 | 显示全部楼层
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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发表于 2024-7-22 22:22:12 | 显示全部楼层
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发表于 2024-7-23 07:59:56 | 显示全部楼层
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发表于 2024-8-15 22:16:29 | 显示全部楼层
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